SOS~~在线求救,关于页面提交不闪烁

crackzzy 2003-09-26 07:49:27
我现在要用B/S做一个图像系统,而且一定要用JS实现。
现在就一个关键问题解决。就是图像移动以后重新到服务器取数据的问题。
第一个版本是用一个页面把图象显示在层上。然后有一个iframe套了另一个页面,那个页面是可以提交的。每次提交把参数传给服务器。返回后设置父窗口的图象的src来实现。但是用两个页面的话参数传递起来非常的麻烦。而且效果也十分不理想。
所以现在第二个版本想在一个页面里面实现。也就是直接刷新本页。
但是现在碰到一个棘手的问题。
当本页提交引起刷新时,页面里的图象在新数据没有到之前就消失了。只有等到新数据到了才再显示新数据。
但是这样对图象的移动就非常不利了。
现在要解决的就是如何在页面提交的时候使页面保持原来的样子。在页面返回了以后,通过执行body的onload改变图象来实现新旧数据的交换。
请问高手有什么办法解决页面刷新引起的闪烁的问题?
分不够可开新帖再给,只要能提出完美解决方案~~或通过其他途径完美解决~~~
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crackzzy 2003-09-27
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楼上的朋友,能详细说明一下XMLDOM吗?
或是给出一些代码或资料下载站?谢谢~~~~~
astra1 2003-09-27
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关于xmldom更详细可以查MSDN文档,标题是IXMLDOMDocument
astra1 2003-09-27
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如果只有图片没有其它数据的话,pas的方法好象也可以吧

XMLDOM基本用法:

//定义
var xmlObject=new ActiveXObject("Microsoft.XMLDOM");
//载入XML或ASP文件
xmlObject.load("文件名");
//定义页面载入完毕后的事件
xmlObject.ondataavailable = functionName

主要属性:
documentElement:根结点
documentElement.childNodes:根结点下的所有子结点集合
documentElement.childNodes.item(n).baseName:子结点名
documentElement.childNodes.item(n).text:子结点中的文字

可以通过读取这些属性来获得服务器端返回的数据
其实现在很多聊天室都是基于xmldom+application对象的


演示见
http://www.hengxie.com/download/xmldom/

该演示的源码http://www.hengxie.com/download/xmldom/xmldom.zip
pas 2003-09-27
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像做广告那样来做
不要提交把数据从数据库取回来就得了
<html>
<img=原来的>

<按纽:不提交的:button>
<html>
js:button_onclick(document.write(<script src=xyz.php或xyz.jsp>)
xyz.php:得到1(img=新来的)2(js:对<img=原来的><img=新来的>操作)
astra1 2003-09-26
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做这种系统刷新整个页面可不是办法吧

用XMLDOM对象可以实现与服务器的无刷新参数传递
image对象可以用来预载图片

两者配合应该可以解决你的问题
crackzzy 2003-09-26
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我想通过设置img的style应该可以实现。
<DIV
id="divImage"
style="position: absolute; left:0px; top:0px; z-index:1; CURSOR: move; BACKGROUND-COLOR: #f2f2f2;">
<img
id="a"
style="position: absolute; left:0px; top:0px; width:100px; height:100px;">
<img
id="b"
style="position: absolute; left:0px; top:0px; width:106px; height:106px;">
</DIV>
这是一段测试代码。你可以试一下
请问哪位高手可以解决我的问题啊~~~~SOS中~~~
zhouguoyao 2003-09-26
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不好意思,请问你如何实现两张图片叠加在同一个层,要求两张图片的间隔为0.6mm!你的问题关注中!
内容概要:本文研究了基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiLSTM-Attention混合模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测。通过SSA算法对模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了预测的精度与鲁棒性。该混合模型充分融合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时序数据前后依赖关系的建模优势,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力,能够深入挖掘风电数据中复杂的非线性动态特性与时序关联模式。研究在Matlab平台上完成了完整的代码实现,并通过严谨的实验验证了所提方法在风电功率预测任务中相较于传统模型的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法应用或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率单步预测,为电网调度决策提供高精度数据支持,提升新能源消纳能力和系统运行稳定性;②为深度学习模型的超参数优化提供一种高效的智能算法应用范例;③作为融合多种先进神经网络结构与元启发式优化算法的综合性研究案例,服务于学术科研复现、技术创新与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解从数据预处理、模型构建、SSA优化流程到结果分析的完整技术链条,重点关注多变量特征选择、网络结构设计细节及注意力机制的实现原理,并可通过替换数据集或调整模型组件来进一步拓展研究深度与应用广度。

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